【摘 要】
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针对实际生产过程中根据人工经验配比废纸用量导致纸浆性能与预期差别较大的现状,本研究利用纸厂提供的废纸配比和纸浆性能检测数据,使用BP神经网络和支持向量机（SVM）的建模方
【机 构】
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华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广州造纸股份有限公司
【基金项目】
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教育部高等学校博士点项目（项目编号：20130172110014）
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针对实际生产过程中根据人工经验配比废纸用量导致纸浆性能与预期差别较大的现状,本研究利用纸厂提供的废纸配比和纸浆性能检测数据,使用BP神经网络和支持向量机（SVM）的建模方法,分别采用全部样本数据和样本平均值数据建立基于废纸配比的纸浆白度预测模型。研究结果表明,在模型预测精度、预测稳定性以及模型训练时间等方面,以样本平均值数据作为建模数据集,使用SVM方法建立的纸浆白度预测模型,具有较好的预测精度（2.42%）和良好的稳定性（0.58%）,且模型训练时间短（0.2 s）,可以满足实际生产过程的需要。
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